模糊聚类分析算法的改进matlab语言程序设计59191

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第15卷第3期云南民族大学学报(自然科学版)V01．15No．32006年7月JournalofYunnanNationalitiesUniversity(NaturalSciencesEdition)Ju／y．2006模糊聚类分析算法的改进Matlab语言程序设计’许小穷(云南民族大学数学与计算机科学学院，云南昆明650031)摘要在Matlab语言环境下实现了模糊聚类分析算法，并给出了一实例．函数show的编制方便、直观地将分类结果显示在用户面前．该程序的编制为模糊聚类分析的应用提供了一种简便运算的方法．关键词模糊聚类；传递闭包矩阵；

2、Matlab【中图分类号】TP301【文献标识码】A【文章编号】1672—8513(2006)03—0196—02ProgramDesignofFuzzyClassifying—-AnalysisBasedonMaflabXuXiaoyong(SchoolofMathematicsandComputerScience，YunnanNationalitiesUniversity，Kunming650031，China)Abstract：Thealgorithmoffuzzyclassifying—-analysisisrealizedundertheenvironmentofMatlab

3、．applicationexampleisgiven．Thefunctionofshowpresentstheresultsdirectlyandconvenientlytousers．gramisefectiveandcansolveallkindsoffuzzyclassifying—analysisproblems．Keywords：fuzzyclassify—analysis；~ansitiveclosurematrix；Matlab聚类是把具有相似性质的事物区别开来，并加={z，⋯，im}，i=1，2，⋯，n由此可得到原。以分类．在实际的分类问题中，事物的界限往往是模始数据矩

4、阵．糊的，对事物的分类时就必然伴随着模糊性，因此聚类问题用模糊数学的方法解决更确切．模糊数学分X=析在国民经济、社会科学、自然科学中应用广泛，在这些应用研究中往往会遇到大量复杂的数学计算，处理数据多、且容易出错，因此下面以文献[1]中的1．2样本数据标准化例子为例，介绍模糊聚类分析算法的应用过程，并在对上述矩阵进行如下变化，将数据压缩到Matlab语言环境下，实现了模糊聚类分析算法的编[0，1]：程．=1模糊聚类分析算法的基本原理和主要步骤，其中=l，2，⋯，n，=l，2，⋯，聚类分析的基本思想是用相似性尺度来衡量事一1ni刍，物之间的亲疏程度，并以此来实现分类，模糊聚类分析的实质就是

5、根据研究对象本身的属性来构造模糊5=√耋矩阵，在此基础上根据一定的隶属度来确定其分类关系．1．3构造模糊相似矩阵1．1建立原始数据矩阵根据各分类对象的不同指标的标准化数据，计设论域U={，：，⋯，z}为／／,个待分类的对算分类对象问的相似程度，建立模糊相似矩阵JR，象，每个对象有m个指标表示其性质，该操作又称标定，计算标定的方法很多，主要有欧式·收稿日期：2005—12一O9作者简介：许小勇(1983一)，男，江西奉新人，硕士研究生，主要从事智能计算、图像处理的学习和研究l96维普资讯http://www.cqvip.com第3期许小勇：模糊聚类分析算法的改进Matlab语言程序设计距

6、离法、余弦夹角法、相关系数法、最大最小法、最小数可以直接显示分类结果，直观、方便，mhjlfx．m是主算术平均法、最小几何平均法等，具体内容可参考文程序，主要用来调用其它函数文件，从而完成相关计献[2]．以上方法究竟选用哪种，不能一概而论，视算．通过调试，得到Matlab7．0环境下模糊聚类分析问题的实际情况而定，具体原则可参考文献[3]．在算法的源程序代码(略)．本文的应用示例中，选用了欧式距离法，其数学模型3应用举例厂————————一为：=1一c^／(一)，式中：c为可使现以文献[1]中的数据为例，选取了前l0个品0≤r。，≤1的一个常数，i，=1，2，⋯，凡．种的观察数据进行模

7、糊聚类分析．A到G表示品种1．4建立模糊等价矩阵的7个性状，1～l0表示品种的数目，具体内容可参根据标定所得的矩阵，只是一个模糊相似矩阵考文献[1]．R，不一定具有传递性，为了进行分类，还需要将R改表110个品种的7个性状观测值造成模糊等价矩阵．采用平方法计算传递闭包：尺_+R_+R_+⋯_+R址_+⋯经过有限次运算后存在k使R址=R(“¨，于是R=R强，R即为所求的模糊等价矩阵．1．5聚类分析得到模糊等价矩阵后，可在适当水平A上截取R，将模糊